(57)【要約】【課題】好適なノイズ低減処理が可能な撮像装置を提供する。【解決手段】本発明の撮像装置１００は、音声を集音する集音部１３１と、機構部１１１を駆動する駆動部１１２と、を備える撮像装置であって、前記集音部１３１によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出す抽出部１３３Ａと、前記抽出部１３３Ａによって抽出された情報を閾値と比較して前記音声信号中におけるノイズ発生箇所を判定するノイズ箇所判定部１３３Ｂと、を備える。【選択図】図１
2013183355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を集音する集音部と、機構部を駆動する駆動部と、を備える撮像装置であって、
前記集音部によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出す抽出部と、
前記抽出部によって抽出された情報を閾値と比較して前記音声信号中における前記駆動部によるノイズ発生箇所を判定するノイズ箇所判定部と、
を備えること、を特徴とする撮像装置。
【請求項２】
請求項１に記載の撮像装置であって、
前記抽出部は、前記集音部によって集音された音声情報から異なる複数の周波数域の情報を取り出し、
前記ノイズ箇判定部は、前記抽出部によって抽出された複数の情報をそれぞれ閾値と比較して結果の合算によって前記音声信号中におけるノイズ発生箇所を判定すること、
を特徴とする撮像装置。
【請求項３】
請求項２に記載の撮像装置であって、
前記抽出部が、前記集音部によって集音された音声情報から取り出す異なる複数の周波数域は、何れの周波数も他の周波数の整数倍とならないように設定されていること、
を特徴とする撮像装置。
【請求項４】
請求項１〜３に記載の撮像装置であって、
前記抽出部は、前記集音部によって集音された音声情報からスペクトル分析によって特定の周波数域の情報を取り出すこと、
を特徴とする撮像装置。
【請求項５】
請求項１〜３に記載の撮像装置であって、
前記抽出部は、バンドパスフィルタまたはハイパスフィルタによって、前記集音部によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、
を特徴とする撮像装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の撮像装置であって、
前記抽出部は、前記駆動部の回転数および当該駆動部の１回転当たりのノイズ発生数に対応する周期の重み付けウインドウを用いて前記集音部によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、
を特徴とする撮像装置。
【請求項７】
請求項６に記載の撮像装置であって、
前記抽出部は、前記重み付けウインドウを前記音声信号に対して時間軸上で相対移動させることで前記集音部によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、
を特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラ等の撮像装置において、動画撮影を可能とするものが増えている。
動画撮影時には音声も同時に記録される。この際、オートフォーカス駆動やズーム駆動の駆動音ノイズが記録され、音声品質を損なう場合がある。これら駆動音ノイズは、オートフォーカスやズームの機構部分によるものも有るが、それらを駆動するモータ等が発生させている場合も多い。これら駆動音ノイズは、周波数スペクトルの帯域が広く、耳障りである。
このため、発生時間が所定の時間以下、且つ、パワーが所定の範囲内となる音を検出し、その音についてノイズ低減処理を行なう方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−７７７０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１によるノイズ低減処理の場合、集音装置により集音された音情報からのみ駆動音ノイズであると判定している。このため、例えば、撮影場所の周辺に衝撃音に近似した音が発生し、この音を集音したような場合も駆動音ノイズであると誤検出してノイズ低減処理が行われる。その結果、目的音の音質低下という問題がある。
【０００５】
本発明の課題は、好適なノイズ低減処理が可能な撮像装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【０００７】
請求項１に記載の発明は、音声を集音する集音部（１３１）と、機構部（１１１）を駆動する駆動部（１１２）と、を備える撮像装置であって、前記集音部（１３１）によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出す抽出部（１３３Ａ）と、前記抽出部（１３３Ａ）によって抽出された情報を閾値と比較して前記音声信号中におけるノイズ発生箇所を判定するノイズ箇所判定部（１３３Ｂ）と、を備えること、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）は、前記集音部（１３１）によって集音された音声情報から異なる複数の周波数域の情報を取り出し、前記ノイズ箇判定部（１３３Ｂ）は、前記抽出部（１３３Ａ）によって抽出された複数の情報をそれぞれ閾値と比較して結果の合算によって前記音声信号中におけるノイズ発生箇所を判定すること、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）が、前記集音部（１３１）によって集音された音声情報から取り出す異なる複数の周波数域は、何れの周波数も他の周波数の整数倍とならないように設定されていること、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）は、前記集音部（１３１）によって集音された音声情報からスペクトル分析によって特定の周波数域の情報を取り出すこと、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項５に記載の発明は、請求項１〜３に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）は、バンドパスフィルタまたはハイパスフィルタによって、前記集音部（１３１）によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１項に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）は、前記駆動部（１１２）の回転数および当該駆動部（１１２）の１回転当たりのノイズ発生数に対応する周期の重み付けウインドウを用いて前記集音部（１３３Ａ）によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、を特徴とする撮像装置（１００）である。
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の撮像装置であって、前記抽出部（１３３Ａ）は、前記重み付けウインドウを前記音声信号に対して時間軸上で相対移動させることで前記集音部（１３１）によって集音された音声情報から特定の周波数域の情報を取り出すこと、を特徴とする撮像装置（１００）である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、好適なノイズ低減処理が可能な撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態であるカメラの構成を示すブロック図である。
【図２】ズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図である。
【図３】駆動音ノイズの有無によるスペクトルの違いを模式的に示す図である。
【図４】第２実施形態のズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図である。
【図５】第３実施形態のズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１実施形態）
以下、図面等を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態であるカメラ１００の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、カメラ１００は、レンズ鏡筒１１０と、カメラ本体１６０と、を有する。
【００１１】
レンズ鏡筒１１０は、ズームレンズ１１１を含む結像光学系と、ズームレンズ１１１を駆動するズーム駆動モータ１１２と、ズームエンコーダ１１３と、を備えている。
ズームレンズ１１１は、ズーム駆動モータ１１２によって光軸方向に移動駆動されて当該レンズ鏡筒１１０（結像光学系）の焦点距離を変化させる。
【００１２】
ズーム駆動モータ１１２は、制御部１５０から入力される駆動制御信号によって制御され、ズームレンズ１１１を移動駆動する。なお、本実施形態におけるズーム駆動モータ１１２は、２極，３スロットのＤＣモータである。
ズームエンコーダ１１３は、ズーム駆動モータ１１２の回転（回転角）に関する情報を検出して制御情報として制御部１５０に出力する。ズームエンコーダ１１３は、たとえば、ズーム駆動モータ１１２の所定回転角度毎にパルス信号を出力する。
【００１３】
カメラ本体１６０は、その内部に、レンズ鏡筒１１０を通過した被写体光を撮像してＡ／Ｄ変換すると共に画像処理して画像データを生成する画像処理部（図示省略）と、集音された音情報をＡ／Ｄ変換すると共にノイズ低減処理する音情報処理部１３０と、画像処理部で得られた画像データ及び音情報処理部１３０で得られた音声信号を記録する記録部１４０と、ＣＰＵを備えカメラ１００の各機能部を統括制御する制御部１５０と、音情報処理部１３０が利用する情報を記憶するノイズ情報メモリ１５１と、を備えている。
【００１４】
そして、カメラ１００は、使用者による図示しないシャッタボタンの押圧操作によって撮影が指令されると、制御部１５０が設定された撮像条件（例えば、絞り値、露出値等）に応じてレンズ鏡筒１１０およびカメラ本体１６０が備える各機構部を統括制御して撮影作用を行う。
【００１５】
すなわち、撮像素子によって被写体像光を電気信号に変換し、画像処理部によって処理した画像データを、記録部１４０に記録する（撮影する）。動画撮影時においては、音情報処理部１３０が集音した音声データをノイズ低減処理して画像データと共に記録部１４０に記録（録音）する。
【００１６】
また、制御部１５０は、図示しない操作部材の操作に応じて、ズーム駆動モータ１１２を駆動する駆動制御信号を生成し、ズーム駆動モータ１１２に出力してこれを駆動制御する。この制御部１５０によるズーム駆動モータ１１２の駆動制御は、ズームエンコーダ１１３から入力されるズーム駆動モータ１１２の回転検出信号に基づいて行われる。
たとえば、制御部１５０は、ズームレンズ１１１を機構的な原点に位置させて、そこからズームエンコーダ１１３のパルス信号をカウントすることで、ズームレンズ１１１の位置を制御する。
【００１７】
つぎに、音情報処理部１３０について詳細に説明する。
音情報処理部１３０は、集音装置であるマイク１３１と、集音されてＡ／Ｄ変換された音情報を処理する音信号処理部１３２と、ノイズタイミング検出部１３３と、ノイズ低減処理部１３４と、を備える。
音信号処理部１３２は、Ａ／Ｄ変換されたマイク音信号に対して、予め決められた区間ごとに窓関数で重み付けするとともに、この区間毎のマイク音信号を周波数領域で表わされるスペクトルに変換して、この周波数領域で表わされるスペクトルをノイズタイミング検出部１３３およびノイズ低減処理部１３４に出力する。
【００１８】
ここで、音信号処理部１３２は、例えば、マイク音信号にフーリエ変換、あるいは高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行うことで、マイク音信号を周波数領域に変換し、窓関数の各区間に対応する周波数スペクトルを算出する。窓関数の各区間とは、信号処理の単位（フレーム）であって、一定の間隔で繰り返される区間である。窓関数は、例えば、ハニング窓（ハニングウィンドウ）関数が利用可能である。
【００１９】
ノイズタイミング検出部１３３は、音信号処理部１３２から入力される音情報と、ズームエンコーダ１１３から入力されるズーム駆動モータ１１２の動作情報と、から、ズーム駆動モータ１１２の動作時においてその回転に起因して発生する周期的な駆動音ノイズのタイミングを検出する。
そして、その駆動音ノイズの発生タイミング情報を、後述する制御部１５０を介してノイズ情報メモリ１５１に記憶させる。ここで、駆動音ノイズの発生タイミング情報とは、駆動音ノイズを生ずるズーム駆動モータ１１２の回転角情報であって、直接的にはズームエンコーダ１１３が出力するパルス信号と駆動音ノイズ発生との関係である。なお、このノイズタイミング検出部１３３については後に詳述する。
【００２０】
ノイズ低減処理部１３４は、音信号処理部１３２から入力される音情報に対して、ノイズ低減処理を行う。
本実施形態におけるノイズ低減処理部１３４は、ズームエンコーダ１１３が検出したズーム駆動モータ１１２の動作情報と、ノイズタイミング検出部１３３が検出してノイズ情報メモリ１５１に保持した駆動音ノイズの発生タイミング情報と、に基づいて、時間軸上における駆動音ノイズの発生箇所を特定し、その駆動音ノイズの発生箇所に対して駆動音ノイズの低減処理を行う。これにより、ノイズ低減処理部１３４は、ズーミング時（ズーム駆動モータ１１２の駆動時）に発生するズーム駆動モータ１１２の回転に起因する周期的な駆動音ノイズを低減処理する。
【００２１】
ノイズ低減処理部１３４によるノイズ低減処理は、駆動パターンに応じて予め決められているノイズを表わす周波数スペクトルの周波数成分を、対象スペクトルの周波数成分から減算する周波数スペクトル減算法を用いる。
なお、駆動パターンに応じて予め決められているノイズの周波数スペクトルは、設定値としてノイズ情報メモリ１５１に予め設定されている。また、ノイズの周波数スペクトルは、ノイズ低減処理部１３４が、過去のマイク音信号に基づき、駆動音が発生している区間の周波数スペクトルから駆動音が発生していない区間の周波数スペクトルを減算することにより、推定される駆動音のノイズの周波数スペクトルを、駆動パターンごとに算出しておくものであってもよい。
【００２２】
ノイズ低減処理部１３４によるノイズ低減処理は、上記の他に、駆動音ノイズの発生箇所における周波数スペクトルと、それと隣接する駆動音ノイズが発生していない箇所における周波数スペクトルとを、高周波域において周波数帯域毎に比較して、駆動音ノイズの発生箇所において強度の大きい周波数成分を比較対象の強度の小さいものに置換することによって行うものであっても良い。
【００２３】
さらに、ノイズ低減処理部１３４は、ノイズ低減処理を行った周波数スペクトルに対して、例えば逆フーリエ変換、あるいは逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ：Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行うことで、時間領域に変換し、この時間領域に変換された音信号を記録部１４０に記録させる。
【００２４】
つぎに、前述した図１に加えて図２および図３を参照し、ノイズタイミング検出部１３３によるズーム駆動モータ１１２の動作時における駆動音ノイズのタイミング検出について説明する。
図２は、ズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図であって、（ａ）は音声波形，（ｂ）はそれをスペクトルに変換した図，（ｃ）はタイミングの検出の説明図である。図２（ａ），（ｃ）における縦軸は強度（音圧）、（ｂ）の縦軸は周波数、全図の横軸は時間である。図３は、駆動音ノイズの有無によるスペクトルの違いを模式的に示す図である。
【００２５】
ノイズタイミング検出部１３３は、抽出部１３３Ａと、ノイズ箇所判定部１３３Ｂと、を備える。
抽出部１３３Ａは、音声情報から特定の周波数域の情報を取り出す。
ノイズ箇所判定部１３３Ｂは、抽出部１３３Ａによって抽出された信号の大きさを閾値と比較してノイズ発生箇所を判定する。
【００２６】
図２（ｂ）に示すスペクトルには、図中上向きの矢印で示すように周期性のある特徴的なパターンが見られる。これは、ズーム駆動モータ１１２の駆動音ノイズを示している。
すなわち、本実施形態におけるズーム駆動モータ１１２は、前述したように２極，３スロットの構成であり、その機構的要因から、１回転あたり、２と３の最小公倍数である６回の駆動音ノイズが発生している。
一方、図２（ａ）に示す音声波形は、目的音の音声と駆動音ノイズが混合（目的音に駆動音ノイズが重畳）しており、これから駆動音ノイズを分離して認識することは困難である。
【００２７】
ここで、図３に駆動音ノイズの有無によるスペクトルの違いを模式的に示す。図３（ａ）は駆動音ノイズがある箇所のスペクトル、（ｂ）は駆動音ノイズが無い箇所のスペクトルである。
すなわち、図３（ａ）は、にハミング窓で音声波形を切り出してスペクトルに変換したものであり、駆動音ノイズが略中央に来ている。図３（ｂ）も、ハミング窓で音声波形を切り出してスペクトルに変換したものであり、駆動音ノイズが含まれていないものである。
【００２８】
図３（ｂ）に示す駆動音ノイズ無し部分のスペクトルでは、数ＫＨｚまでの信号強度が高く、例えば１０ＫＨｚ以上の高い成分はほとんど検出されないことが解る。
一方、図３（ａ）に示す駆動音ノイズ有り部分のスペクトルでは、１０ＫＨｚ以上の高い成分も検出され、特に１３ＫＨｚ付近の成分が多く含まれていることが解る。
【００２９】
抽出部１３３Ａは、高音部分に着目して当該高音部分を抽出し、この抽出された高温部分に対してノイズ箇所判定部１３３Ｂがその強度を測定することによって駆動音ノイズの発生箇所を特定する。
具体的には、抽出部１３３Ａが図２（ａ）の音声波形をスペクトルに変換した図２（ｂ）において、図中Ａで示す周波数（たとえば約１３ＫＨｚ）域を抽出し、ノイズ箇所判定部１３３Ｂがそのスペクトル強度に基づいて、駆動音ノイズの発生箇所を特定する。
【００３０】
すなわち、図２（ｃ）に示すように、抽出部１３３Ａがスペクトルから１３ＫＨｚの周波数帯の信号を抽出し、ノイズ箇所判定部１３３Ｂがその大きさを所定の大きさに設定した閾値と比較して、閾値を超えた箇所を駆動音ノイズ箇所と判断する。
このように、音声信号をスペクトルに変換し、通常の音声信号の強度が少なく、駆動音ノイズの強度が大きい高音部分の周波数成分の強度を検出することにより、駆動音ノイズの発生箇所の特定が可能となる。
【００３１】
なお、駆動音ノイズの発生箇所を特定するためにスペクトルから抽出する周波数帯は、１３ＫＨｚに限らず適宜変更可能である。
また、図２（ｂ）中ＡおよびＢで示すように、複数（図では二つ）の周波数帯の信号をそれぞれ抽出すると共に独立して各々閾値と比較し、その複数の判断結果の合算によって（複数の周波数帯の結果のＡＮＤによって）駆動音ノイズ発生箇所を特定しても良い。
この場合、抽出に用いる複数の周波数帯は、何れの周波数も他の周波数の整数倍の関係（倍音）とならないように設定する。これにより、精度の高い駆動音ノイズ発生箇所の特定が可能となる。
【００３２】
また、図２に示すように駆動音ノイズが周期的に発生する場合には、駆動信号（本例では制御部１５がズーム駆動モータ１１２の回転速度を設定するので、ノイズの周期は予測可能である）により前述の窓（ハミング窓）の幅（大きさ）を窓内に複数のノイズ箇所が含まれない（ノイズの周期以下）様に設定すれば精度の良い検出が可能となる。
このノイズタイミング検出部１３３が検出したズーム駆動モータ１１２の駆動時（ズーミング時）における駆動音ノイズの発生タイミング情報は、前述したようにノイズ情報メモリ１５１に記憶される。
【００３３】
なお、ノイズタイミング検出部１３３による駆動音ノイズの発生タイミングの検出（取得）とそのノイズ情報メモリ１５１への記憶は、カメラ１００の組立が完了した時点において、ズーム駆動モータ１１２を駆動させ、ズームレンズ１１１を移動範囲全域に移動させておこなう。また、この駆動音ノイズの発生タイミングの検出（取得）は、必要に応じて行って、ノイズ情報メモリ１５１に記憶された駆動音ノイズの発生タイミング情報を更新するようにしても良い。
【００３４】
上記のように、本構成における音情報処理部１３０は、ノイズタイミング検出部１３３が集音された音声の高音部分（音声波形をスペクトルに変換した約１３ＫＨｚ）のスペクトル強度に基づいて、ズーム駆動モータ１１２の駆動時（ズーミング時）における駆動音ノイズの発生箇所（発生タイミングを特定し、その駆動音ノイズ発生タイミング情報に基づいてノイズ低減処理部１３４がズーミング時において発生する駆動音ノイズを低減処理する。
これにより、駆動音ノイズの発生箇所に対して的確にノイズ低減処理を行うことが可能となり、ノイズ低減処理の簡素化によって処理を高速化できると共に、ノイズ低減処理による音声情報の劣化を抑制できる。
【００３５】
（第２実施形態）
つぎに、図４に示す、ノイズタイミング検出部１３３による、ズーム駆動モータ１１２の動作時における駆動音ノイズのタイミングの検出の第２実施形態について説明する。
図４は、第２実施形態のズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図であって、（ａ）は音声波形，（ｂ）は音声波形をハイパスフィルタ処理した波形，（ｃ）はタイミング検出の説明図である。図４中、縦軸は強度（音圧）、横軸は時間である。
【００３６】
本第２実施形態は、前述した第１実施形態とは、ノイズタイミング検出部１３３の作用が異なる。
本第２実施形態におけるノイズタイミング検出部１３３は、その抽出部１３３Ａが音声信号をバンドパスフィルタまたはハイパスフィルタ処理して所定周波数以上の高周波信号を抽出し、ノイズ箇所判定部１３３Ｂがその大きさを所定の閾値と比較して、閾値を超えた箇所を駆動音ノイズ箇所と判断する。
【００３７】
すなわち、図４（ａ）に示す集音された音声信号に対して、抽出部１３３Ａが１２ＫＨｚのハイパスフィルタを通過させることで（ｂ）に示す波形を得る。図４（ｂ）では、低周波数の部分がカットされ、１３ＫＨｚの信号が顕著となっている。そして、図４（ｂ）に示す信号強度を、ノイズ箇所判定部１３３Ｂが所定強度の閾値と比較することにより、図４（ｃ）に示すように、駆動音ノイズの発生箇所の特定が可能となる。
上記のように、本第２実施形態では、通常の音声信号の強度が少なく、駆動音ノイズの強度が大きい高音部分の周波数成分の強度を検出することにより、駆動音ノイズの発生箇所の特定が可能となる。
【００３８】
（第３実施形態）
つぎに、図５に示す、ノイズタイミング検出部１３３による、ズーム駆動モータ１１２の動作時における駆動音ノイズのタイミングの検出の第３実施形態について説明する。
図５は、第３実施形態のズーム動作時における音声情報の時間変化とタイミングの検出を説明する図であって、（ａ）は音声波形をハイパスフィルタ処理した波形，（ｂ），（ｃ）はタイミング検出の説明図である。図５（ａ）中、縦軸は強度（音圧）、横軸は時間である。
【００３９】
本第３実施形態は、前述した第１実施形態とは、ノイズタイミング検出部１３３の作用が異なる。
本第３実施形態におけるノイズタイミング検出部１３３は、その抽出部１３３Ａが、集音された音声信号に対して１２ＫＨｚのハイパスフィルタを通過させて、図５（ａ）に示す波形を得る。図５（ａ）では、低周波数の部分がカットされ、１３ＫＨｚの信号が顕著となっている。
【００４０】
そして、この図５（ａ）の波形に対し、ノイズ箇所判定部１３３Ｂが、図５（ｂ）に示すような重み付け周期がノイズの周期と略同様の重み付けウインドウを用い（ズーム駆動モータ１１２の駆動信号により周期を決定することが可能）、波形に対する重み付けウインドウの相対位置を変化させ、その出力を検出する。
【００４１】
本例では図５（ｂ）に示すような、重み付けのピークが４カ所（それぞれがハミング窓に相当）の重み付けウインドウを用いる。
図５（ｃ）に、波形と重み付けウインドウの相対位置の変化による重み付けウインドウ後出力の変化を示す。
【００４２】
本例の様な構成では、重み付けウインドウの重み付けの中心とノイズ位置が重なった場合には、大きな出力が得られる（Ａのウインドウ位置）。さらに、重み付けウインドウ位置を変化させＢの位置にウインドウが有る場合には、その出力は減少する。さらに位置が変化しＤの位置関係にある場合には再び大きな出力が得られるようになる（Ｄの位置）。
【００４３】
このように、音声信号におけるノイズの周期と重み付けウインドウの周期との相対位置関係により、図５（ｃ）に示す波形が得られる。複数のノイズを用いることにより正確な位置検出が可能となる。
【００４４】
この図５（ｃ）に示すフィルタ後の波形を図中破線で示す矩形領域で切り出し、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）を行い、位相を検出する（この場合は３波長入っているので基本周波数の３倍の周波数成分での位相を検出）。この位相情報とフィルタ位置情報（Ａ〜Ｄ）によりノイズ位置を特定する（Ｃｏｓ波を基準にすると、本例の場合には位相は０°となり、図中破線で示す矩形領域の切り出し開始位置Ａとノイズ位置が一致していることになる）。
【００４５】
本第３実施形態によれば、音声信号中にズーム駆動モータ１１２の回転とは関連の無い突発的なノイズが含まれていても、ズーム駆動モータ１１２の回転に起因する周期的な駆動音ノイズを検出することができる。これにより、駆動音ノイズの発生箇所を精度良く特定できる。その結果、良好なノイズ低減が可能となる。
【００４６】
以上、本実施形態によると、以下の効果を有する。
本実施形態におけるカメラ１００の音情報処理部１３０は、ノイズタイミング検出部１３３における抽出部１３３Ａが、集音された音声信号においてノイズ成分を多く含む高音部分を抽出し、ノイズ箇所判定部１３３Ｂがその高音部分の強度に基づいて判定することで、ズーム駆動モータ１１２の駆動時における駆動音ノイズの発生箇所（発生タイミング）を特定することができる。
これにより、ノイズ低減処理部１３４がズーミング時における駆動音ノイズの発生箇所に対して的確にノイズ低減処理を行うことが可能となり、ノイズ低減処理を高速化できると共に、ノイズ低減処理による音声情報の劣化を抑制できる。
【００４７】
（変形形態）
以上、説明した実施形態に限定されることなく、以下に示すような種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の範囲内である。
上記実施形態は、本発明を、ズームレンズ１１１を移動駆動するズーム駆動モータ１１２が発生する駆動音ノイズに適用したものである。しかし、本発明は、これに限らず、ＡＦレンズを駆動するＡＦモータ等、駆動音ノイズを発生させる他の駆動源に対しても適用可能である。
【００４８】
なお、実施形態及び変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。また、本発明は以上説明した実施形態によって限定されることはない。
【符号の説明】
【００４９】
１００：カメラ、１１１：ズームレンズ、１１２：ズーム駆動モータ、１３０：音情報処理部、１３１：マイク、１３２：音信号処理部、１３３：ノイズタイミング検出部、１３３Ａ：抽出部、１３３Ｂ：ノイズ箇所判定部、１３４：ノイズ低減処理部
【図１】
2013183355.tif 000003
【図３】
2013183355.tif 000004
【図４】
2013183355.tif 000005
【図５】
2013183355.tif 000006
【図２】
2013183355.tif 000007